「AIエージェントを使う」の次は、「自分の業務に合わせて作る」です。とはいえ、非エンジニアにとって「作る」と聞くと身構えてしまうもの。でも安心してください。ここでいう"作る"は、コードをゼロから書くことではなく、AIに「知識」と「役割」と「チーム編成」を与えることです。
この記事では、AI Agent Camp の Foundation（基礎）と「エージェント開発」モジュールの考え方に沿って、AIエージェントの正体から、実際に作るための4つの部品（Skill / Command / SubAgent / Agent Team）までを、非エンジニア向けに整理します。
目次
1. そもそもAIエージェントとは（ツール使用と計画実行ループ）
LLM（ChatGPTやClaudeの中身）は、本質的には「テキストを受け取り、テキストを返す」だけの存在です。現実世界に影響を与える——ファイルを編集する、コマンドを実行する、APIを叩く——には、ツールが必要です。
AIエージェントが「ツールを使う」とは、裏側で実際のプログラムやコマンドを実行しているということ。そして、
目標を受け取る → 計画を立てる → ツールを使って実行する → 結果を確認して次の手を考える
という「計画と実行のループ」を回せるのが、チャットとの決定的な違いです。これが「作業を任せられる」正体です。
2. AI自律性の6段階
AI Agent Camp では、AIの自律性をレベル0〜レベル5の6段階で整理します。
| レベル | 状態 | イメージ |
|---|---|---|
| 0 | 完全手動 | 人がすべて操作 |
| 1〜2 | 補助 | AIが提案、人が実行 |
| 3〜4 | エージェント型〜半自律型 | AIが計画・実行、要所で人が確認 |
| 5 | 完全自律 | AIが最初から最後まで |
研修で主に活用するのはレベル3〜4。重要な操作は人間の確認を挟む（Human-in-the-Loop）のが安全で実用的だからです。タスクの重要度に応じて自律レベルを調整する——この感覚が「使いこなす」の核心です。
3. AIエージェントを"作る"4つの部品
「作る」とは、次の4つを組み合わせることです。
Skill（スキル）＝知識・手順の指示書
特定のドメイン知識や実行手順をAIに教えるカスタム指示書。.claude/skills/<スキル名>/SKILL.md（または ~/.claude/skills/<スキル名>/SKILL.md）のように、スキルごとの名前付きフォルダに SKILL.md を置きます。Skillがあると、AIは毎回情報を探し直す必要がなくなり、毎回同じ品質で一貫した結果を出せます。
例：「バナー作成」「データ分析」の手順をSkill化 → 「バナー作って」で発動。
Command（コマンド）＝シナリオの入口
「いまから何をするか」を指定する入口。/ で呼び出します。Skillが「知識・手順の参照」なのに対し、Commandは「シナリオの指定」です。
SubAgent（サブエージェント）＝専門タスクの委任先
メインから委任された専門タスクを、独自のコンテキストと専用の指示書で実行する子エージェント。.claude/agents/ に定義します。「メイン作業とは別に、専門的な調査・処理を任せたい」ときに起動します。
Agent Team（エージェントチーム）＝並列・連携
複数のSubAgentを並列・順次に組み合わせ、大規模なタスクを効率的に処理するパターン。大きなプロジェクトを一人で進めるより、複数の専門家が同時並行で動き、リーダーが統合する——それをAIで再現します。
最強の組み合わせ：Skillを持たせたSubAgentで、Agent Teamを構成する。
4. 使い分けの早見表
| やりたいこと | 使う部品 |
|---|---|
| 「何を知っているか」を変えたい | Skill |
| 「誰にやらせるか」を分けたい | SubAgent |
| 「チームで同時にやりたい」 | Agent Team |
| 「専門知識＋独立実行＋並列、全部ほしい」 | Skill付きSubAgent × Agent Team |
5. 実践：最初の一体を作る
最初から大規模なチームを組む必要はありません。1つのSkillから始めるのがおすすめです。
- 毎回やっている手順を1つ選ぶ（例：問い合わせメールの分類、議事録の要約）
- その手順をSKILL.md に書く（やること・判断基準・出力フォーマット）
- 「〇〇して」と頼むと、その手順どおりに毎回同じ品質で実行される
慣れてきたら、専門調査をSubAgentに委任し、最後はAgent Teamで並列化します。AI Agent Camp のエージェント開発モジュールでは、こんな実践を扱います：
- 「競合3社のWebサイトを同時に分析して比較表を作って」→ 3つのSubAgentが並列で調査
- 4種のSubAgentで業務リサーチを並列分析
- Agent Teamでマーケティングコンテンツを一括制作
「使う」で止まっていたAIが、ここであなたの業務をこなすチームに変わります。
6. 体系的に学ぶには
Skill・SubAgent・Agent Team は、作り方の型が分かれば誰でも組めます。とはいえ、独学では「どの粒度でSkillを切るか」「どこをSubAgentに分けるか」の判断でつまずきがち。ここは順序立てて手を動かすのが近道です。
AI Agent Camp は、本記事の内容（Foundation＝基礎、エージェント開発モジュール）を、非エンジニアが実務で作れるところまでハンズオンで体系化しています。
- AIエージェントの基礎（ツール使用・自律性・ハルシネーション対策）
- Skill / Command / SubAgent / Agent Team の作り方を手を動かして習得
- Claude Code / Codex / Cursor のいずれでも実践（ChatGPT派でもClaude派でもOK）
- 18モジュール・95+レッスン／非エンジニア歓迎
月額12,800円 / オンライン完結 / 非エンジニア歓迎
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本記事は AI Agent Camp のカリキュラム（Foundation・エージェント開発モジュール）の考え方に基づく解説です。ディレクトリ構成や仕様はツールのバージョンで変わる場合があります。架空の統計・事例は含みません。
最終確認日: 2026-06-15